我们把大模型能力接入你的实际业务流程，做能落地的企业级 AI 应用 —— 而不是一个只会聊天的演示 Demo。典型场景包括基于企业知识库的智能问答、智能客服与工单处理、文档与合同自动处理、业务流程自动化，以及嵌入现有系统的 AI 助手。
场景梳理（明确要解决的具体问题与验收标准） → 数据准备（整理文档与样本） → 方案验证（小范围测试准确率与效果） → 系统集成 → 上线与持续优化。
取决于你的场景、预算与合规要求。国内模型在数据合规与访问速度上有优势，海外模型在复杂推理与多语言场景上表现更好。我们会在方案阶段做实际测试后再给出建议，也支持多模型互为备份。
这是企业客户最关心的问题。我们采用「数据不出你自己的环境」的方案：知识库部署在你自己的服务器或私有云，调用大模型时只传输必要的检索片段。涉及敏感数据的场景可以做私有化部署。
通过 RAG 检索增强让回答严格基于你的文档，并要求给出引用出处便于人工核对；对准确率要求高的场景可以设置置信度阈值，低于阈值时自动转人工。上线后会根据真实问答记录持续优化。
成本由两部分构成：一次性开发费用，以及按调用量计算的大模型 Token 费用。开发费用取决于场景复杂度与集成范围，我们在明确需求后给出报价；Token 费用按实际用量结算，可设置用量上限。
可以。通过 API 接口、数据库同步、Webhook 回调或机器人方式集成到现有的 OA、CRM、客服与业务系统，不需要推翻重建。
